Tecnologías

Red ScF

FPGA

PLK puede proporcionar una solución de conducción autónoma integrada en forma de matrices
de puertas programables en campo (FPGA) sin semiconductores de memoria.
FPGA complementa el rendimiento de los procesadores de propósito general y combina las
características de los semiconductores personalizados. Por lo tanto, recientemente destacó
tremendamente. FPGA ofrece a los clientes competitividad en precio y capacidades de
procesamiento rápido.

Una gran cantidad de datos necesarios para la implementación del aprendizaje automático
puede procesarse a alta velocidad sin confusiones ni cuellos de botella en el sistema.
Por lo tanto, puede proporcionar soluciones de IA altamente precisas.

GPU

PLK está desarrollando un algoritmo de aprendizaje profundo con una GPU que procesa una
gran cantidad de datos a alta velocidad. A través de la GPU que es ventajosa para el
cálculo simultáneo y la computación paralela, se realizan numerosas sesiones de
entrenamiento de reconocimiento de imagen para mejorar la velocidad y la precisión del
reconocimiento. Principalmente, logramos una notable mejora en el rendimiento en el campo
de reconocimiento de peatones, y puede detectar los peatones cercanos y lejanos en tiempo
real y los peatones cubiertos o superpuestos parcialmente por otro objeto.

Además, podemos prepararnos para diversas situaciones peligrosas reconociendo
simultáneamente diferentes objetos de la carretera, incluidos vehículos, carriles,
señales y peatones.


ALGORITHM

CNN Convolution Neural Network

PLK puede proporcionar una solución de conducción autónoma integrada en forma de matrices de puertas programables en campo (FPGA) sin semiconductores de memoria. FPGA complementa las limitaciones del rendimiento de los procesadores de propósito general y combina las características de los semiconductores personalizados. Por lo tanto, recientemente destacó tremendamente. FPGA ofrece a los clientes competitividad en precio y capacidades de procesamiento rápido.

RNN red neuronal recurrente

RNN es un método de aprendizaje profundo que se especializa en el aprendizaje de datos iterativos y secuenciales. Tiene una estructura de circulación interna. Por lo tanto, es adecuado para el manejo de datos con información secuencial. Puede reconocer el flujo de datos regulares y extraer información abstracta, que se puede utilizar para analizar datos de entrada continuos como vídeo, voz e idioma. Incluso si el aprendizaje progresa, es ventajoso reflejar el flujo continuo de información en el aprendizaje sin perder la información del aprendizaje pasado. En los últimos años, los datos dinámicos han aumentado en varios campos industriales, y PLK los utilizará para la imagen externa/interna del automóvil y los reconocimientos de voz.

RL Reinforcement Learning

RL es un método de aprendizaje que mejora el comportamiento de uno de acuerdo con la relación mutua entre uno mismo y el entorno. Del mismo modo, hacer más comportamientos complementados y menos comportamientos, significa reforzar el aprendizaje a través de la adaptabilidad. Es el método más utilizado en robots e inteligencia artificial. Dado que el método aprende a través del proceso que otorga una recompensa si se sigue bien y si se castiga si no se sigue bien, la entrada y la salida no tienen una relación clara como CNN y RNN y aprende el método para maximizar las recompensas a través de una serie de pasos.

GAN Generative Adversarial Network

GAN es un método de aprendizaje que llama la atención como la forma de liderar el aprendizaje profundo en el futuro. No es un método de aprendizaje supervisado que aprende a través de varios datos como CNN y RNN, por lo que se considera un método de aprendizaje no supervisado. A diferencia de la forma en que aprende el par de datos y etiquetas, es una forma activa de obtener conocimiento de los datos no etiquetados en sí mismos e identificar las características de las cosas por sí solo. A través de este método, por reconocimiento y distinción, puede crear por sí solo, lo que puede mostrar una variedad de beneficios que incluyen la creación, edición, conversión y restauración de imágenes.